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公开(公告)号：CN105761549B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610296352.5
申请日：2016-05-05
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于车车联网的高速公路入口匝道安全控制方法，该方法通过控制中心将主线与入口匝道的车辆进行车车联网，以实现车辆的及时减速与换道，从而减少高速公路入口匝道的交通事故率，提高高速公路的交通安全。本发明包括以下几个步骤：交通数据采集、控制中心收集车辆信息、碰撞风险判断、车辆安全减速与换道等步骤。本发明方法设计简单，易于计算；通过车车联网，能够精确地实现车辆速度控制与换道操作，减少道路交通事故，有效提高高速公路的交通安全。基于车车联网的高速公路入口匝道安全控制方法在高速公路交通管理与控制方面具有非常实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN103778299B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410045592.9
申请日：2014-02-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于动态交通流的长直公路周边区域噪声预测方法，其方法是通过精确定义车辆在公路路段的微观运行轨迹，建立车辆源排放模型，同时构建噪声传播模型，得到完整的一套噪声预测方法，本方法包括如下步骤：（1）将预测地点的动态交通流仿真车型分类，建立动态交通流仿真模型；（2）确定不同车型的参考辐射声级，同时考虑交通组成，距离衰减，声屏障插入损失计算噪声预测声级，并考虑路面粗糙度、坡度和路边地面类型对其修正。本发明方法在充分吸收其他学科相关研究思想的基础上，突破传统噪声预测方法的局限性，能够准确预报敏感区域的噪声声级。
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公开(公告)号：CN106530707A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611114424.6
申请日：2016-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104
Abstract: 本发明公开了一种基于电子车牌信息的小汽车按尾号限行方法，该方法通过电子车牌信息来进行小汽车车牌尾号、小汽车和公交车出行路径信息检测，并依据出行路径信息计算道路网各路段流量与拥堵路段比例，同时通过去除不同尾号的小汽车数据来计算拥堵路段比例减少的效果，从而科学地判断并制定最有效的尾号限行方案。本发明设计简单，易于计算；基于电子车牌信息，能够非常精确地计算出按不同车牌尾号进行限行后对道路网的影响，从而使得小汽车按尾号限行方案更为合理科学，简单方便，为缓解城市交通压力奠定基础。
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公开(公告)号：CN106530707B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201611114424.6
申请日：2016-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于电子车牌信息的小汽车按尾号限行方法，该方法通过电子车牌信息来进行小汽车车牌尾号、小汽车和公交车出行路径信息检测，并依据出行路径信息计算道路网各路段流量与拥堵路段比例，同时通过去除不同尾号的小汽车数据来计算拥堵路段比例减少的效果，从而科学地判断并制定最有效的尾号限行方案。本发明设计简单，易于计算；基于电子车牌信息，能够非常精确地计算出按不同车牌尾号进行限行后对道路网的影响，从而使得小汽车按尾号限行方案更为合理科学，简单方便，为缓解城市交通压力奠定基础。
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公开(公告)号：CN109035763A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810706364.X
申请日：2018-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于C４．５的高速公路事故主次因分析及事故类型判断方法，包括如下步骤：1、收集N条高速公路交通事故记录，包括事故发生时的道路条件、驾驶员情况、车辆情况等属性信息、事故类型；2、将属性信息进行符号化；由属性变量和事故类型构建样本集；3、N次事故的属性变量组成属性集合{Vi}作为输入，事故类型集合{Ci}作为输出，应用C４．５算法构建决策树，决策树的终端节点为事故类型，中间节点为属性；4、根据所建立决策树得到事故主次因素顺序。该方法综合考虑与事故相关的人‑车‑路‑环境指标，能够精准分析公路交通事故主次因，判断某些条件下最可能发生的事故类型，对公路交通管理部门采取防护措施具有指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106504526B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201610906802.8
申请日：2016-10-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电子车牌信息的公交专用道设置影响分析方法，该方法通过电子车牌信息来进行小汽车和公交车流量与运行时间的统计，并通过标定的运输方式分布函数来计算设置公交专用道的影响系数，包括检测电子车牌信息并提取车辆运行轨迹、统计小汽车与公交车流量与运行时间、标定运输方式分布函数、计算影响系数。本发明设计简单，易于计算；基于电子车牌信息，对比设置公交专用道前后公交车和小汽车的流量，能够更为精确地确定公交专用道布设方案的影响；使得设计、评价公交专用道方案更为简单方便；为缓解城市交通压力奠定基础。
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公开(公告)号：CN108765944A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810542832.4
申请日：2018-05-30
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0133 , G06Q30/0283 , G07B15/00 , G08G1/0137
Abstract: 基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法，算法具体步骤如下：步骤0.组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的需求量及其合理路径集合。步骤1.在零流网络上，进行流量加载，得到辅助路径流量令初始路径流量置k＝0。步骤2.计算各路径的广义路径行驶时间向量步骤3.进行流量加载，得到辅助路径流量向量步骤4.如果满足收敛指标要求，则停止迭代，将当前迭代点fk作为系统最优路径流量；否则转步骤5。步骤5.沿方向利用某种线搜索方法，计算迭代步长λk。步骤6.更新路径流量，令k＝k+1，转步骤2。本发明严格证明了该方法的有效性和实用性：即使对不同类型的出行者施加同样的收费，仍然能够达到系统最优状态。
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公开(公告)号：CN104156830B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410410559.1
申请日：2014-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于S曲线的小型汽车驾驶培训量预测方法，包括以下步骤：(1)采集待预测城市的历史培训量数据；(2)构建该待预测城市驾驶量预测模型，该模型包括在校大学生驾驶量预测模型、当地适龄待培训人员驾驶量预测模型和外地生源驾驶量预测模型；(3)计算得到该待预测城市未来小汽车驾驶培训总量的预测值。本发明具有较好的实时性和可靠性高、可重复、参数易修改的重要特征，完全符合中国现阶段驾驶培训市场的发展特征，对于特定城市政府部门及驾培行业的整体发展和规划具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106504526A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610906802.8
申请日：2016-10-18
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0116 , G08G1/0125 , G08G1/0137 , G08G1/017 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种基于电子车牌信息的公交专用道设置影响分析方法，该方法通过电子车牌信息来进行小汽车和公交车流量与运行时间的统计，并通过标定的运输方式分布函数来计算设置公交专用道的影响系数，包括检测电子车牌信息并提取车辆运行轨迹、统计小汽车与公交车流量与运行时间、标定运输方式分布函数、计算影响系数。本发明设计简单，易于计算；基于电子车牌信息，对比设置公交专用道前后公交车和小汽车的流量，能够更为精确地确定公交专用道布设方案的影响；使得设计、评价公交专用道方案更为简单方便；为缓解城市交通压力奠定基础。
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公开(公告)号：CN103778299A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410045592.9
申请日：2014-02-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于动态交通流的长直公路周边区域噪声预测方法，其方法是通过精确定义车辆在公路路段的微观运行轨迹，建立车辆源排放模型，同时构建噪声传播模型，得到完整的一套噪声预测方法，本方法包括如下步骤：（1）将预测地点的动态交通流仿真车型分类，建立动态交通流仿真模型；（2）确定不同车型的参考辐射声级，同时考虑交通组成，距离衰减，声屏障插入损失计算噪声预测声级，并考虑路面粗糙度、坡度和路边地面类型对其修正。本发明方法在充分吸收其他学科相关研究思想的基础上，突破传统噪声预测方法的局限性，能够准确预报敏感区域的噪声声级。
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